NoSQL中的灵活性具体体现在哪里

Nosql:“非关系型数据库”能够以两种基本的方式带来业务灵活性。

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模式自由的逻辑数据模型有助于在为任何业务进行调整时带来更快的周转时间，把对现有应用和功能造成影响减到最少。在大多数情况下因任意的变更而给你带来的迁移工作几乎为零。

水平伸缩性能够在当越来越多的用户负载造成负载周期性变化，或者应用突然变更的使用模式时，提供坚固的保障。面向水平伸缩性的架构也是迈向基于SLA构建(例如云)的第一步，这样才能保证在不断变化的使用情形下业务的延续性。

谁有学习MongoDB视频教程吗

给你推荐一份资料，叫《深入浅出MongoDB应用实战开发(基础、开发指南、系统管理、集群及系统架构）》有22课时，侧重于讲解MongoDB的常用特性及高级特性，从实际开发的角度出发对MongoDB进行全方位深入剖析。具体内容如下：可以联系我 1511065175

MongoDB基础:

第一讲：nosql与MongoDB(nosql兴起的背景、各种nosql数据库介绍，MongoDB的特点)

第二节：MongoDB安装配置 (MongoDB安装使用，基本系统管理的技巧，web控制台使用)

第三讲：MongoDB shell详解 (介绍MongoDB shell使用及命令，备份恢复、数据导入导出)

第四讲：MongoDB文档、集合、数据库的概念(介绍文档、集合、数据库等基本概念，库文件存储方式，命令规则)

第五讲：Mongodb 数据类型介绍 (详细介绍MongoDB支持数据类型)

MongoDB开发指南:

第六讲：MongoDB增、删、改文档(讲解MongoDB中增加、删除、修改文档的命令，插入原理、批量修改、修改器使用)

第七讲：MongoDB查询语法一 (详细讲解MongoDB强大的查询功能,$in、$or、$ne、$lt、$gt等操作符组合查询)

第八讲：MongoDB查询语法二(详细讲解MongoDB强大的查询功能，正则表达式查询、数组查询、内嵌文档查询)

第九讲：MongoDB查询语法三(详细讲解MongoDB where查询，游标操作、分页查询及代码示例、游标内幕)

第十讲：MongoDB索引(详细讲解MongoDB的索引原理、管理、索引查询分析工具、强制索引使用等)

第十一讲：MongoDB聚合统计(讲解MongoDB聚合统计功能)

第十二讲：MongoDB高级指南-命令工作原理(介绍数据库命令的工作原理)

第十三讲：MongoDB高级指南-固定集合、GridFS(介绍固定集合、GridFS原理及应用)

第十四讲：MongoDB高级指南-服务端脚本(介绍服务端脚本dbeval、javascript存储)

MongoDB系统管理：

第十五讲：MongoDB系统管理高级技巧1(系统监控)

第十六讲：MongoDB系统管理高级技巧2(数据库安全、备份恢复、数据修复)

MongoDB集群及系统架构：

第十七讲：MongoDB复制功能(详细讲解MongoDB主从复制建立、管理、维护)

第十八讲：MongoDB副本集功能(详细讲解MongoDB副本集建立、管理、维护)

第十九讲：MongoDB分片功能(详细讲解MongoDB分片建立、管理、维护)

第二十讲：MongoDB内幕( 深入剖析MongoDB系统架构、数据文件结构原理)

MongoDB应用案例：

第二十一讲：基于MongoDB通用帐号管理系统开发1

第二十二讲：基于MongoDB通用帐号管理系统开发2

大数据需要学习什么样的知识？

1、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业；

2、课程设置

大数据专业将从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等，实际提升企业解决实际问题的能力。

3、核心技术

（1）大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。

（2）关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。

（3）分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。

（4）海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法；以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。

（5）物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。

（6）文件系统（HDFS）。详细介绍HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。

（7）NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。

4、行业现状

今天，越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度，大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业，比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业，越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案，来提升自己的业务水平。

在“大数据”背景之下，精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色，“大数据”从业人员薪酬持续增长，人才缺口巨大。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

nosql是什么

NoSQL，泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

虽然NoSQL流行语火起来才短短一年的时间，但是不可否认，现在已经开始了第二代运动。尽管早期的堆栈代码只能算是一种实验，然而现在的系统已经更加的成熟、稳定。不过现在也面临着一个严酷的事实：技术越来越成熟——以至于原来很好的NoSQL数据存储不得不进行重写，也有少数人认为这就是所谓的2.0版本。这里列出一些比较知名的工具，可以为大数据建立快速、可扩展的存储库。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义，但是他们都普遍存在下面一些共同特征：

不需要预定义模式：不需要事先定义数据模式，预定义表结构。数据中的每条记录都可能有不同的属性和格式。当插入数据时，并不需要预先定义它们的模式。

无共享架构：相对于将所有数据存储的存储区域网络中的全共享架构。NoSQL往往将数据划分后存储在各个本地服务器上。因为从本地磁盘读取数据的性能往往好于通过网络传输读取数据的性能，从而提高了系统的性能。

弹性可扩展：可以在系统运行的时候，动态增加或者删除结点。不需要停机维护，数据可以自动迁移。

分区：相对于将数据存放于同一个节点，NoSQL数据库需要将数据进行分区，将记录分散在多个节点上面。并且通常分区的同时还要做复制。这样既提高了并行性能，又能保证没有单点失效的问题。

异步复制：和RAID存储系统不同的是，NoSQL中的复制，往往是基于日志的异步复制。这样，数据就可以尽快地写入一个节点，而不会被网络传输引起迟延。缺点是并不总是能保证一致性，这样的方式在出现故障的时候，可能会丢失少量的数据。

BASE：相对于事务严格的ACID特性，NoSQL数据库保证的是BASE特性。BASE是最终一致性和软事务。

NoSQL数据库并没有一个统一的架构，两种NoSQL数据库之间的不同，甚至远远超过两种关系型数据库的不同。可以说，NoSQL各有所长，成功的NoSQL必然特别适用于某些场合或者某些应用，在这些场合中会远远胜过关系型数据库和其他的NoSQL。

如何学习及选择大数据非关系型数据库NoSQL

是的，NoSQL（非关系型数据库）简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。 NoSQL最普遍的解释是“非关系型的”，强调Key-Value Stores和文档数据库的优点，而不是单纯的反对RDBMS。

非关系型数据库特点

1.可以处理超大量的数据。

2.运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的复杂性和成本。

3.击碎了性能瓶颈。NoSQL的支持者称，通过NoSQL架构可以省去将Web或Java应用和数据转换成SQL友好格式的时间，执行速度变得更快。

4.没有过多的操作。

5.支持者来源于社区。因为NoSQL项目都是开源的，因此它们缺乏供应商提供的正式支持。这一点它们与大多数开源项目一样，不得不从社区中寻求支持。

什么是nosql数据库？nosql和rdbms有什么区别

1 理解ACID与BASE的区别（ACID是关系型数据库强一致性的四个要求，而BASE是NoSQL数据库通常对可用性及一致性的弱要求原则，它们的意思分别是，ACID：atomicity, consistency, isolation, durability;BASE：Basically Available, Soft-state, Eventually Consistent。同时有意思的是ACID在英语里意为酸，BASE意思为碱）

2 理解持久化与非持久化的区别。这么说是因为有的NoSQL系统是纯内存存储的。

3 你必须意识到传统有关系型数据库与NoSQL系统在数据结构上的本质区别。传统关系型数据库通常是基于行的表格型存储，而NoSQL系统包括了列式存储（Cassandra）、key/value存储（Memcached）、文档型存储（CouchDB）以及图结构存储（Neo4j）

4与传统关系数据库有统一的SQL语言操作接口不同，NoSQL系统通常有自己特有的API接口。

5 在架构上，你必须搞清楚，NoSQL系统是被设计用于成百上千台机器的集群中的，而非共享型数据库系统的架构。

6在NoSQL系统中，可能你得习惯一下不知道你的数据具体存在何处的情况。

7 在NoSQL系统中，你最好习惯它的弱一致性。”eventually consistent”(最终一致性)正是BASE原则中的重要一项。比如在Twitter，你在Followers列表中经常会感受到数据的延迟。

8 在NoSQL系统中，你要理解，很多时候数据并不总是可用的。

9 你得理解，有的方案是拥有分区容忍性的，有的方案不一定有。

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